金诚信（603979 SH） - 2025年上半年实现归母净利润11.11亿元，同比增长81.3% [5] - 矿服板块实现毛利7.67亿元，同比下降17% [5] - 2025年计划生产铜金属产量7.94万吨，同比增加3.07万吨 [5] - 继续看好后续铜价上行 [5] 国电南瑞（600406 SH） - 2025年上半年实现营业收入242.43亿元，同比增长19.54% [5] - 归母净利润29.52亿元，同比增长8.82% [5] - 扣非归母净利润28.04亿元，同比增长6.94% [5] - 拟每股派发现金红利0.147元（含税） [5] 小马智行（PONY O） - 为自动驾驶商业化领军者，三大业务并驾齐驱 [5] - Robotaxi为公司长期业务核心 [5] - 凭借技术+生态+运营资质构建核心优势 [5] - 新一代低成本车型放量未来有望逐步实现盈利 [5] 美的集团（000333 SZ） - 2025年上半年营业总收入2523亿元，同比增长16% [6] - 归母净利润260亿元，同比增长25% [6] - 扣非归母净利润262亿元，同比增长30% [6] - 2025年第二季度营业总收入1239亿元，同比增长11% [6] - 第二季度归母净利润136亿元，同比增长15% [6] - 第二季度扣非归母净利润135亿元，同比增长23% [6] 宋城演艺（300144 SZ） - 2025年上半年营业收入10.80亿元，同比下降8.30% [7] - 归母净利润4.00亿元，同比下降27.40% [7] - 2025年第一季度营收5.19亿元，同比下降16.06% [7] - 第一季度归母净利润1.53亿元，同比下降48.66% [7] 固生堂（2273 HK） - 2025年上半年总营业收入14.95亿元，同比增长9.5% [8] - 净利润1.52亿元，同比增长41.6% [8] - 经营活动现金流3.0亿元，同比增长111% [8] 其他行业观点 - 市场大市值风格占优、动量效应显著 [8] - 信用债发行环比减少，总成交量环比下降 [8] - 可转债本周调整幅度不小，后续仍可期 [8] - REITs二级市场价格整体上涨，市场交投热情有所回升 [8] - 8月中国电解铜产量环比下降0.2%，11月空调排产环比10月增长23% [8] - 2025年上半年石化行业业绩承压，关注油价预期变化与"反内卷"进程 [8] - 化工景气逐步回暖，关注后续"反内卷"政策落地进展 [8] - 锂电资本开支超预期，阿里财报引发AIDC热度 [8] - 海外再生扰动，关注进口煤边际变化 [8] - 7月降重去库存延续，出栏超季节性增长 [8]

行业投资评级 - 报告未明确提供具体的行业投资评级 [1][2][4] 核心观点 - 市场情绪受到流动性改善和叙事改变的支撑 [8][18] - 科技创新特别是AI领域展现出活力并得到政策支持 [34][36][38] - 反内卷政策正在实施但效果和持续性有待观察 [68][70][74] - 经济面临出口下滑、财政脉冲减弱和通缩顽固等拖累因素 [100][105][111] - 再通胀策略在推进但步伐较慢 [120][122][125] 流动性分析 - 大摩自由流动性指数自6月份开始转正 [8] - 今年上半年机构和散户为A股带来1.5-1.7万亿人民币流动性 [8] - 险资净流入600亿人民币 私募基金净流入280亿人民币 公募基金净流入90-100亿人民币 [9] - 央行互换便利和再贷款工具提供135亿人民币流动性 [9] - 居民新增存款超季节性下跌 非银金融机构新增存款显著上升 反映存款向股市转移 [14][17] 市场情绪与叙事 - 决策层应对通缩思路深化 政策出现转向 [19] - 沪深300指数在政策转向后呈现上升趋势 [19] - 社会感知指数显示进入通缩第四年 [19] 央行流动性管理 - 6月以来央行逐步减少流动性净投放 [25] - 银行间利率趋向政策水平 [25] - 二季度货币政策报告重提"防范资金空转" 未再提及相关便利工具 [26] 股市杠杆水平 - 两融余额占自由流通市值比重处于历史平均水平 [28] - 两融余额占A股日成交量比重低于2020年峰值 [28][30] 科技创新与AI - 产业链六大优势奠定科创活力根基 [34] - 企业信心局部回归 AI落地带动新兴产业投资加速 [36] - 新兴产业对固定资产投资增速贡献显著 [36] - 2025年是AI应用之年 全球处于AI技术扩散早期阶段 [38] - 中国AI生态系统完善 应用场景丰富 [40] - 中国在AI创新前沿 大语言模型性价比较高 [43] AI对就业市场影响 - 新兴市场约40%就业岗位受AI影响 [47][52] - 高AI敞口高互补性工作难以被取代但劳动生产率提高 [47][52] - 高AI敞口低互补性工作可能被完全替代 [47][52] 新兴领域竞争优势 - 中国在人形机器人专利申请份额显著增加 [53] - 国内汽车域控制器市场由本土供应商主导 [53][55] - 预测到2050年人形机器人累计应用规模达10亿台 其中30%来自中国 [59][61] - 预测2030年自动驾驶汽车市场规模达2000亿美元 2035年达3000-4000亿美元 [63] 日本经验借鉴 - 制造业投资未能提振工资增速 [65] - 非制造业经历持续生产率下降 [66][67] 反内卷政策分析 - 反内卷力度温和 再平衡举措边际改善 [68] - 当前产能过剩情况复杂 需求对再通胀至关重要 [70] - 新兴行业主要由民企主导 本轮PPI通缩主要由中下游行业造成 [74][76] - 上游价格反弹更为明显 7月份PPI环比增速改善 [84][87] 经济表现与拖累因素 - 全年实际GDP增速有望达4.8% 下半年增速下滑 [96] - 通缩顽固 预计持续至2026年 [68][96] - 出口下半年或将回落 [100] - 美国对除中国外经济体加征对等关税 [100][102] - 财政脉冲减弱 广义财政赤字占GDP比重收缩 [105][106] - 政府债净发行量8月开始低于去年同期 [106][108] - 名义GDP走弱拖累工资增速 [111][112] - 以旧换新以外商品消费疲软 [111][113] 房地产状况 - 房地产量调整基本完成 价调整仍不明朗 [117] 再通胀策略 - 推出"5R"再通胀框架 包含再通胀、再平衡、重组、改革和重振信心 [120] - 促消费举措包括个人消费贷款贴息、公办幼儿园学前一年免费、全国性生育补贴 [122][123] - 中国社会福利支出相对较低 增加支出有利于释放居民储蓄 [125][128][130] - 社保体系存在不平衡和碎片化问题 对农村居民和农民工保障不足 [131][132] 关税与贸易环境 - 美国对华有效关税预计维持在40%左右 [137][138] - 中美将关税暂缓期延后90天 [138] - 贸易摩擦可持续缓和难以实现 [141] - 中国可通过稀土博弈避免关税大幅升级 [143][145] - 美国对华部分产品进口依赖度较高 [146][147] - 亚洲经济体难以与中国脱钩 [152] - 美国对华投资可能收紧 [160][161] 人民币展望 - 预计美元对人民币汇率2025年底达7.15 2026年底达7.05 [163] - 人民币对美元温和升值 对一篮子货币适度贬值 [163]

核心观点 - 原地平线副总裁张玉峰正式入局具身智能领域 创办无界动力公司 聚焦B端工业场景的双臂轮式机器人产品[3] - 自动驾驶领域技术人才密集涌入具身智能赛道 带动2025年新一轮融资狂潮 多家初创企业获亿级融资[7][8] - 车企、产业链企业与智驾背景创业者形成具身智能赛道三大入局方式 技术路径与自动驾驶高度重叠但商业化仍存挑战[9][11] 公司动态 - 无界动力（北京）技术研发有限公司由张玉峰于2025年3月21日创立 注册资本10万元 注册地址北京市海淀区 团队已初步成型 核心技术高管曾任职滴滴[5] - 维他动力（VITA）由地平线前高管余轶南等人于2024年12月成立 聚焦ToC家庭场景 累计融资3亿元 2025年8月发布国内首款智能伴随机器人"大头"[7] - 它石智航成立5个月获超17亿元融资 星海图累计融资超15亿元 均无产品推出即获资本青睐[8] 行业趋势 - 2024年四季度以来自动驾驶技术人才集中转型具身智能领域 15家知名车企入局人形机器人赛道 其中国内车企11家[8][10] - 行业形成三种入局模式：车企自建团队、智驾人才创业、产业链企业切入零部件或战略合作（如速腾聚创、宁德时代）[9] - 地平线CEO余凯提出自动驾驶与人形机器人技术路径高度重叠（大脑层面） 但商业化闭环尚未成立[11] 市场融资 - 具身智能赛道2025年掀起融资狂潮 它石智航获17亿元 星海图获15亿元 维他动力累计融资3亿元[7][8] - 投资人主动挖角车企/科技公司智驾高管创业 行业呈现"带资下场"特征[8] 产品与技术 - 无界动力聚焦B端工业场景双臂轮式机器人 维他动力推出ToC家庭陪伴机器人"大头"[3][7] - 技术路径继承自动驾驶领域核心能力（感知、决策、控制） 但硬件工程化与数据积累仍存挑战[11] 竞争格局 - 国内具身智能赛道形成车企系、智驾创业系、产业链系三大派系 小鹏是目前国内唯一展示双足产品威慑力的车企[9][10] - 行业存在代工、套壳等乱象 商业化落地能力成为分水岭[12]

以下文章来源于智能车参考 ，作者有车有据 智能车参考 . 追踪车圈先进技术|好用产品|新进展和认知 作者 | 有车有据 来源 | 智能车参考 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 但在内部，文远给自己的定位一直是 通用自动驾驶玩家 。 证据是什么？ 有，且新鲜出炉： 文远知行刚刚发布 一段式端到端ADAS解决方案 ，年内量产上车。 去年智能车参考介绍过Tier 1巨头 博世 在文远核心算法能力加持下，终于拿出高阶智能辅助驾驶方案 。 这次的模式也完全相同，博世联合文远，一夜间掌握、量产端到端最先进技术范式。 文远一段式端到端，体验如何？ >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 "Robotaxi第一股" 、出海落地No.1—— 文远知行 ，这是外界最熟悉的标签。 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 文远一段式端到端有了新的名称： WePilot AiDrive 。 重点在这个"AI"上，也是"一段式端到端"的核心含义：从传感器数据输入端，到行车轨迹输出端，一个大模型搞定。 在广州城区道路的实测，文远有意提升了很大的难度。 第一个场景 ...

核心观点 - 端到端自动驾驶框架ORION通过视觉语言指令指导轨迹生成 解决了现有方法在语义推理空间与数值轨迹动作空间之间的鸿沟问题 在闭环评测中表现卓越 [3][5][16] 技术架构 - 引入QT-Former模块聚合长期历史上下文信息 减少计算开销并增强对静态交通元素和动态物体运动状态的捕捉能力 [3][20] - 利用视觉语言大模型(VLM)进行驾驶场景多维度分析 包括场景描述 关键物体行为分析和动作推理 并生成规划token指导轨迹预测 [3][21] - 通过生成模型(VAE或扩散模型)将VLM推理空间与轨迹动作空间对齐 实现视觉问答和规划任务的端到端统一优化 [3][22] 性能表现 - 在Bench2Drive闭环测试中驾驶得分达77.74分 成功率54.62% 较之前SOTA方法提升14.28分和19.61个百分点 [5][24] - 在多能力评估中超车场景成功率71.11% 紧急刹车78.33% 交通标志识别69.15% 平均能力值54.72%领先其他方法16.12个百分点 [26][27] - 效率指标151.48 舒适度17.38 平均L2误差0.68 在开环指标中保持竞争力 [25] 创新贡献 - 首次实现VLM与生成模型结合 弥补语义推理与数值动作空间差距 [16] - 支持多种生成模型兼容 展现框架灵活性和可扩展性 [16] - 提供端到端联合优化方案 突破传统方法在因果推理和时序建模方面的限制 [3][30] 应用案例 - 成功识别自行车骑行者并执行向左变道避撞操作 [7] - 准确识别停车标志并完成停车-等待-重启通过十字路口系列动作 [9] - 对右前方车辆先减速后变道的分层决策演示 [14]

自动驾驶行业人才需求与就业趋势 - 自动驾驶算法岗位薪资在AI行业中属于顶薪水平 特别是端到端、VLA和强化学习等方向[1] - 行业存在大量人才需求 主机厂和Tier 1企业积极招聘优秀人才攻坚L3/L4级别量产难题[1] - 具身智能领域热度上升 部分从业者转向机器人赛道 但自动驾驶行业仍需更多专业人才[1] 自动驾驶之心知识社区生态 - 社区成立三年 已发展成集视频、图文、学习路线、问答和求职交流的综合型平台[1] - 当前社区规模超过4000人 目标两年内达到近万人规模[1] - 社区提供40+技术路线梳理 涵盖端到端自动驾驶、VLA benchmark等前沿方向[2][5] - 邀请数十位产业界和学术界一线专家入驻 包括经常出现在顶会和访谈中的行业领袖[2] 技术研究方向与资源汇总 - 汇总近40个自动驾驶技术方向 包括BEV感知、扩散模型、世界模型等核心领域[5][13] - 整理近60个自动驾驶数据集 包含多模态大模型预训练数据集和VLA微调专用数据集[13][30] - 提供100问系列专业解答 包括TensorRT部署、毫米波雷达融合等工程实践问题[6] - 开源项目覆盖3D目标检测、闭环仿真3DGS、自动驾驶大模型等关键领域[29] 行业培训与学术交流 - 开设全栈方向学习课程 专门针对0基础入门者设计[7][9] - 举办超过100场专业技术直播 邀请顶尖高校和企业专家分享最新研究成果[54] - 直播内容涵盖V2X技术发展、神经符号系统、3D检测基础模型等前沿话题[54] - 与国内外300多家机构和自动驾驶公司建立交流机制[66] 企业合作与就业服务 - 与多家自动驾驶公司建立内推机制 直接对接企业招聘需求[9] - 社区成员来自蔚小理、地平线、华为、大疆等头部企业[13] - 覆盖高校包括上海交大、清华大学、CMU、ETH等国内外知名院校[13] - 提供职业规划咨询 帮助解决offer选择、研究方向选择等实际问题[59][61] 技术发展前沿动态 - 端到端自动驾驶成为学术界和工业界研究热点 涵盖一段式/二段式量产方案[31] - 2025年VLA（视觉语言动作模型）成为最火方向 社区详细梳理最新综述和开源数据集[36] - 世界模型技术汇总涵盖技术前沿和业界应用 成为当前研究重点[33] - 3DGS与NeRF技术应用于自动驾驶场景重建与闭环仿真[32] 行业发展趋势分析 - 2025年上半年自动驾驶面临量产挑战 学术界关注技术方向转型[64] - 端到端范式在学术界呈现多样化发展 但数据集迭代速度需跟上技术发展[63] - 无图NOA量产方案依赖在线高精地图技术 成为工业界关注重点[43] - 主流量产方案仍采用多模块融合方式 需要5个以上模型协同工作[61]

待遇说明 自动驾驶资源共享（求职、读博、出国留学推荐等）； 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 业务合伙人 自动驾驶之心业务合伙人招募来啦！我们团队今年计划向国内外招募10名优秀的合伙人，负责自动驾驶相 关课程研发、论文辅导业务开发、硬件研发； 主要方向 如果您是大模型/多模态大模型、扩散模型、VLA、端到端、具身交互、联合预测、SLAM、3D目标检测、 世界模型、闭环仿真3DGS、大模型部署与量化感知推理等方向，欢迎加入我们； 岗位要求 QS200以内高校，硕士及以上学历，手握顶会的大佬优先。 丰厚的现金激励； 创业项目合作与推荐； 联系我们 更多欢迎添加微信咨询，备注" 机构/公司 + 自动驾驶合作咨询 "。 ...

端到端自动驾驶模型分类 - 端到端模型分为完全黑盒OneNet和模块化端到端两种类型 其中模块化端到端通过感知 预测和规划模块间的feat-level/query-level交互减少误差累积 [3] UniAD框架架构 - UniAD框架包含Backbone Perception Prediction和Planner四个模块 输入多视角相机图像 Backbone提取BEV特征 Perception完成场景级感知 Prediction基于时序和场景交互进行多模态轨迹预测 Planner基于预测轨迹和BEV特征规划路径 各模块均采用Query+Transformer结构实现信息交互 [4] TrackFormer模块设计 - TrackFormer的query由检测query 跟踪query和ego query三部分组成 检测query用于识别新目标 跟踪query动态变化以匹配目标消失 推理过程采用BEVFormer检测新目标并将当前检测query合并到下一时刻跟踪query集合中 通过QIM模块与历史track query进行MHA交互获取时序信息 [6] MotionFormer交互机制 - MotionFormer包含三种交互类型：agent-agent（动态agent间交互） agent-map（静态地图交互） agent-goal（目标轨迹交互） motion query由目标点位置 上下文信息 当前位置及先验位置信息五部分组成 输出多模态轨迹 训练损失包含轨迹点距离和物理约束 [10] OccFormer结构特点 - OccFormer采用类RNN结构 以历史场景特征和稀疏agent特征为输入 通过pixel-agent interaction的mask cross-attention机制 使场景特征聚焦于局部相关agent信息 最终输出包含agent ID的占用网格 [9][11] PARA-Drive并行化改进 - PARA-Drive基于UniAD模块重构连接方式 所有子模块采用并行同步协同训练 仅通过更新的BEV query实现模块间联系 测试时可移除Map/Motion/Occ模块提升推理速度 [13] Panoptic SegFormer分割技术 - 通过多尺度特征融合（s8/s16/s32）作为encoder输入 decoder分两步：第一步用DETR方式精炼query并引入目标检测监督 第二步通过cross-attention进一步优化query 输出统一尺寸的特征进行掩码和类别预测 [14][15] SpareDrive稀疏感知架构 - 包含图像编码器 对称稀疏感知和运动规划三部分 图像编码器提取多视角多尺度2D特征 对称稀疏感知并行处理agent检测和地图任务 agent检测采用DETR范式 结合时序与非时序decoder 地图任务使用polyline anchor表示道路结构 [17][20] VADv2规划模块设计 - planning transformer输入包括规划token 场景token和导航token 通过交互输出动作概率 规划token通过最远距离采样从人类驾驶数据中提取代表性动作轨迹 训练使用真实动作概率约束和轨迹冲突损失 [23] 运动规划层级选择机制 - 包含自车实例初始化 时空交互和层级规划选择三部分 时空交互聚焦实例级历史交互 输出多轨迹和多规划方案 层级选择先根据驾驶命令筛选轨迹 再结合周围agent预测计算碰撞风险 最终输出最高分轨迹 [25]

产品发布与定位 - 英伟达于2025年8月25日正式推出专为物理AI和人形机器人设计的计算平台Jetson Thor 包含开发者套件Jetson AGX Thor和量产模组Jetson T5000 [1] - Jetson Thor基于Blackwell架构 是一个包含芯片、开发套件和软件栈的完整计算平台 定位为机器人开发的"大脑" [1] - 该平台与DGX训练系统、Omniverse仿真平台共同构成开发闭环 大幅降低开发成本、周期与风险 [2] 性能参数与技术创新 - Jetson Thor的AI算力达到2070 TFLOPS 是前代产品Orin系列的7.5倍 相比十年前产品提升7000倍性能 [2] - 能效提升3.5倍 内存配置为128GB LPDDR5X 带宽273GB/s 支持100Gbit/s以太网 [2] - Blackwell架构使机器人能在边缘端实时运行多模态大模型（如LLM、VLM） 满足具身智能的算力需求 [8] 市场策略与定价 - Jetson Thor套件起售价3499美元（约合人民币2.51万元） 8月25日起全球销售 DRIVE Thor平台9月开始发货 [4] - 公司同时瞄准机器人计算平台Jetson Thor与自动驾驶计算平台DRIVE Thor两大市场 [4] - 价格策略保持高端市场定位 确保生态系统厂商获得足够回报 [4] 生态系统建设 - Jetson平台已吸引超过200万名开发者 拥有150多个硬件系统、软件和传感器合作伙伴 [5] - 提供"三计算机"工作流：DGX训练模型、Omniverse仿真测试、Thor实体部署 降低试错成本和开发周期 [15] - 海外合作伙伴包括Boston Dynamics、Agility Robotics、Amazon Robotics、Medtronic和Meta [15] 行业影响与竞争格局 - 2025年上半年机器人产业链融资88起 同比增长近80% 产业爆发推动算力需求指数级增长 [7] - 高通、华为、地平线等竞争者通过全栈解决方案、ASIC芯片或高性价比方案应对竞争 [15][16] - 工业巡检、家用服务机器人等对算力要求不高的细分市场仍为其他芯片厂商提供空间 [16] 战略意义与行业变革 - 英伟达通过Thor平台抢占人形机器人产业标准定义权和生态制高点 [8] - 公司实现从AI计算向物理AI的延伸 将数据中心计算能力带到边缘设备 [12] - 汽车和机器人业务虽仅占英伟达总收入约1% 但年增长率达72% 预计2026财年第二季度增速加速至80% [12] 厂商合作与产业响应 - 国内首批合作厂商包括优必选、宇树科技、银河通用、智元机器人、傅利叶智能、豪恩汽电、联影医疗、万集科技 [15] - Thor平台可能拉平硬件性能差异 使竞争焦点转向算法创新、场景理解和商业化能力 [18] - 中国厂商面临技术依赖风险 需权衡竞争优势与供应链安全 [19]

每经记者｜孙磊 每经编辑｜裴健如 8月29日，第二十八届成都国际汽车展览会正式开幕。在开展前的预热阶段，多家车企已抢先发布新车，其中"华为系"产品引发广泛关注。 8月25日，鸿蒙智行在成都举行的智界及问界秋季新品发布会已发布多款新车，涵盖新款智界R7与新S7、问界M8纯电版、问界新M5 Ultra版新配色车型等产 品。据华为常务董事、终端BG董事长余承东透露，鸿蒙智行在9月还将发布享界S9T、尚界H5，以及全新问界M7三款车型。 据了解，华为乾崑智驾正加速推进L3、L4技术的进程。"今年ADS 4会具备高速L3的试点商用能力以及城区L4测试能力。希望在法规允许情况下，明年具备 高速L3能力以及城区L4试点能力，2027年无人干线物流进行试点，城区L4规模商用。我们认为2028年有望达到无人干线物流规模商用，希望能够加速推进 L3、L4的技术进程，实现产业链快速赶超。"靳玉志表示。 图片来源：企业供图 "华为乾崑智驾还致力于实现自动驾驶技术的平台化与生态化。自动驾驶不仅仅是一项技术，还涉及数据、算法、算力、软件、硬件、整车及底盘的跨域协 同等多个方面。基于这个平台，未来自动驾驶将应用于乘用车、干线物流、Robo ...